Hubungan efikasi diri terhadap motivasi belajar mahasiswa calon guru matematika

Reny Amalia Permata, Ade Kurniawan

Abstract


Hubungan antar variabel secara lebih kompleks bisa dianalisis dengan metode Structural Equation Modeling (SEM). Pendekatan SEM dibedakan menjadi Covariance based Structural Equation Modeling (CB-SEM) dan Partial Least Square based Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Pada PLS-SEM tidak mensyaratkan data berdistribusi normal multivariat dan dapat menggunakan sampel berukuran kecil. Adapun jenis penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan metode survei, dengan data diperoleh melalui penyebaran 49 kuisioner pada calon guru matematika, yakni mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika semester akhir yang telah melaksanakan PPL. Kuisioner disebar dengan google form dengan 23 pertanyaan berskala likert. Sebagai calon guru matematika, penting mempunyai kepercayaan terhadap kemampuan dirinya, baik Efikasi Diri matematika, Efikasi Diri pengajaran matematika dan Efikasi Diri pengelolaan kelas. Motivasi belajar diperlukan untuk meningkatkan prestasi mahasiswa. Oleh karena itu, untuk memodelkan hubungan Efikasi Diri matematika, Efikasi Diri pengajaran matematika maupun Efikasi Diri pengelolaan kelas terhadap motivasi belajar mahasiswa calon guru matematika digunakan analisis PLS-SEM. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan antara Efikasi Diri matematika, Efikasi Diri pengajaran matematika maupun Efikasi Diri pengelolaan kelas terhadap motivasi belajar berpengaruh secara positif dan signifikan, yakni sebesar 74.4%. Adupun faktor lainnya mempengaruhi sebesar 25.6%.


Keywords


Self efficacy, motivation to learn, PLS-SEM

Full Text:

PDF


DOI: https://doi.org/10.33394/mpm.v10i2.6620

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Media Pendidikan Matematika

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

J-MPM Abstracting & Indexing
This journal has been covered by the following indexing and abstracting services: